主成分分析与遗传算法优化ELM模型的矿井突水水源识别方法

来源 :中国科技论文 | 被引量 : 0次 | 上传用户：lwh_bbs

【摘要】

：

为了实现矿井突水水源的快速准确识别,提出了主成分分析(principal component analysis,PCA)、遗传算法(genetic algorithm,GA)和极限学习机(extreme learning machine,ELM)相结合的突水水源判别模型。模型以ELM分类为基础,利用PCA将含水层6种水化学离子指标归纳为3种主成分,通过GA优化ELM,结合良庄煤矿51101工作面实测数据资料建立判别模型,并与传统ELM模型和BP神经网络预测模型进行对比,再实际应用到李楼煤矿1303工作面的

【作者】

：

郭中安吴洪斌姜海滨李相通张海龙

【机构】

：

山东科技大学地球科学与工程学院,陕西中太能源投资有限公司

【出处】

：

中国科技论文

【发表日期】

：

2021年9期

【关键词】

：

矿井突水水化学特征分析主成分分析遗传算法极限学习机水源识别

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